随着UAV应用领域的日益拓宽,对UAV自主避障的能力有了更高的要求。针对动态障碍空间的反应式避障问题,常见避障算法如人工势场[1]、RRT算法[2]、DWA[3]、VFH[4]等算法虽然在规划和避障领域得到了广泛应用,但应对运动障碍时的及时性往往欠佳。速度障碍法[5,6,7](Velocity Obstacles,VO)是一种几何类的碰撞预测方法。其本质是一种二维冲突求解方法,研究人员将其拓展到三维情况以适应UAV的运动需求。基于速度障碍法,张毅等对UAV的航迹优化生成进行了研究[8]。
关键词: 危险分级 反应避障 多因素融合 无人机 模糊算法 速度障碍生成式人工智能(generative artificial intelligence, 简称生成式AI),也称“人工智能生成内容”(artificial intelligence generated content, AIGC),其目标是通过学习大量的训练数据来理解数据的概率分布,然后利用这种理解生成新的、类似于训练数据的内容,如图像、文本、音频等。在口腔医学领域,人工智能的应用主要包括对影像或病理图像的分析、临床决策支持、专家系统、语音识别系统、达芬奇手术机器人系统、全基因组测序以及唾液的蛋白组学分析[
关键词: AI AIGC 人工智能伦理 口腔医学 大语言模型 生成式人工智能影响因子:4.689
影响因子:0.915
影响因子:0.585
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